VisualRWKV

结合RWKV的创新视觉语言模型

VisualRWKV 视觉语言模型 RWKV 预训练微调 Github 开源项目

VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型，基于RWKV架构设计，可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略：首先进行预训练，利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层；随后进行微调，通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南，涵盖数据准备、模型获取和训练流程，支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。

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介绍相关项目

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉

LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型，通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型，它展现出强大的视频理解和跨场景能力，实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成，为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。

rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型

GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov - 支持多模态输入的视觉语言AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。

Qwen-VL-Chat - 多语言视觉对话模型支持图文交互和物体定位

GithubHuggingfaceQwen-VL图像理解多模态开源项目模型自然语言处理视觉语言模型

Qwen-VL-Chat是一款视觉语言对话模型,可处理图像、文本和检测框等多模态输入。该模型支持多语言对话和跨语言图文理解,具备物体定位和细粒度图像识别能力。经过量化优化后,模型显存占用更低、推理速度更快。在图像描述、视觉问答等多项评测基准上表现优异。

Qwen2-VL-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型支持高分辨率图像和长视频理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型，支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色，具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术，提高了多模态处理能力。此外，它还支持多语言理解，可应用于移动设备和机器人操作等领域。

llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型

LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统，拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入，在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文，适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型，实现图像分析和问答功能。

Qwen2-VL-72B-Instruct - 多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像识别多模态处理开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-72B-Instruct是一款多模态视觉语言模型,具备处理任意分辨率图像和长达20分钟视频的能力。该模型可执行复杂视觉推理任务,支持多语言,并能作为智能代理操控设备。在多项视觉语言基准测试中,Qwen2-VL-72B-Instruct展现出优异的性能。

RWKV-infctx-trainer - 突破序列长度限制的RWKV模型训练工具

DeepSpeedGithubRWKV开源项目无限上下文深度学习训练器

RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具，突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练，保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集，采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持，适用于长文本和复杂上下文处理场景。

ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力

CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型

ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调，该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench，这是首个零样本区域级基准，用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示，为视觉语言模型研究提供了有力支持。

Qwen2-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频处理

Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。

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